深度学习-用神经网络NN实现足球大小球数据分析软件

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前言

预测足球比赛走地大小球（即比赛过程中进球总数是否超过某个预设值）的深度学习模型是一个复杂但有趣的项目。这里，我将概述一个基本的实现流程，包括数据收集、特征提取、模型构建、训练和评估。由于直接编写完整的代码在这里不太现实，我将提供关键步骤的代码和概念说明。

一、 数据收集

1.1特征数据收集

首先，你需要收集大量的足球比赛数据，包括但不限于：

• 比赛结果（主队进球数、客队进球数）
• 比赛时间（全场、半场）
• 球队历史表现（近期胜率、进球率、失球率）
• 球队阵容（关键球员是否上场）
• 天气条件
• 球场信息
• 裁判因素（可选，可能影响比赛风格）
• 赛事类型（联赛、杯赛、友谊赛等）
• 球队间历史交锋记录

代码实例

这里用python实现足球赛事数据的收集，如果是走地数据分析的话，需要用定时任务即时采集，这里只是简单的爬取和入库

import requests  
import sqlite3  
import json  # 国外赛事数据 
api_url = 'https://xxxx.com/data'  # 连接到SQLite数据库  
# 如果数据库不存在，它会自动创建  
conn = sqlite3.connect('football_data.db')  
c = conn.cursor()  # 创建一个表来存储数据  
# 假设API返回的数据包含'team', 'goals', 'matches'等字段  
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS teams  (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,  team TEXT NOT NULL,  goals INTEGER,  matches INTEGER)''')  # 从API获取数据  
def fetch_data(url):  try:  response = requests.get(url)  response.raise_for_status()  # 如果响应状态码不是200，将引发HTTPError异常  return response.json()  except requests.RequestException as e:  print(e)  return None  # 解析数据并插入到数据库中  
def insert_data(data):  for item in data:  # 假设每个item都是一个包含'team', 'goals', 'matches'的字典  c.execute("INSERT INTO teams (team, goals, matches) VALUES (?, ?, ?)",  (item['team'], item['goals'], item['matches']))  conn.commit()  # 获取数据并插入  
data = fetch_data(api_url)  
if data:  insert_data(data)  # 关闭数据库连接  
conn.close()  print("数据已成功获取并入库。")

二、数据预处理

清洗数据

数据清洗通常涉及多个步骤，包括处理缺失值、异常值、重复数据、数据类型转换、数据格式标准化等，这里用pandas简单的进行数据处理。

import pandas as pd  
import sqlite3  # 连接到SQLite数据库  
conn = sqlite3.connect('football_data.db')  # 使用Pandas的read_sql_query函数从数据库中读取数据  
# 假设'matches'表包含'id', 'home_team', 'away_team', 'home_goals', 'away_goals'等字段  
query = "SELECT * FROM matches"  
df = pd.read_sql_query(query, conn)  # 数据清洗步骤  # 1. 处理异常数据  
# 假设进球数不可能为负数或超过某个合理值（如10个）  
# 这里我们将进球数限制在0到10之间  
df['home_goals'] = df['home_goals'].apply(lambda x: x if 0 <= x <= 10 else 0)  
df['away_goals'] = df['away_goals'].apply(lambda x: x if 0 <= x <= 10 else 0)  # 2. 处理缺失值  
# 假设我们决定删除任何包含缺失值的行（这通常不是最佳实践，但在这里作为示例）  
df.dropna(inplace=True)  # 3. 检查并处理其他潜在问题（如重复数据等）  
# 这里我们假设没有重复的比赛ID，但如果有，可以使用drop_duplicates()删除  
# df.drop_duplicates(subset='id', keep='first', inplace=True)  # 4. （可选）将清洗后的数据写回数据库或保存到新的CSV文件  
# 如果要写回数据库，请确保表已存在或先创建表  
# 如果要保存到CSV文件  
df.to_csv('cleaned_football_data.csv', index=False)  # 关闭数据库连接  
conn.close()  # 查看清洗后的数据（可选）  
print(df.head())

特征工程：

这里简单的用下面几个关键信息作为特征数据

• 进球率：计算球队近期比赛的进球平均数。
• 失球率：计算球队近期比赛的失球平均数。
• 胜率：计算球队近期比赛的胜率。
• 主客场优势：考虑主队或客队的历史主场/客场胜率。
• 时间因素：考虑比赛进行的时间段（如开场、中场、结束前）对进球数的影响。
• 让球因素：转换为数值型特征，如让一球则主队进球数需减去一。
• 编码分类变量：如赛事类型、球场类型等。

三、特征提取

前面已经将特征数据都处理好了，下面开始对特征数据提取。

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# 假设df是Pandas DataFrame，包含所有比赛数据  # 计算近期进球率（以最近5场为例）  
def calculate_recent_goals(df, team_column, goals_column, window_size=5):  df[f'{team_column}_recent_goals'] = df.groupby(team_column)[goals_column].rolling(window=window_size, min_periods=1).mean()  # 类似地，可以计算失球率、胜率等  # 编码分类变量  
df['venue'] = pd.Categorical(df['venue']).codes  # 假设venue是主客场信息  # 提取特征  
features = ['home_team_recent_goals', 'away_team_recent_goals', 'venue', 'match_time_segment', 'handicap']  
X = df[features]  # 提取标签  
# 假设label_big_small是判断大小球的标签（0: 小球, 1: 大球）  
# label_handicap_win是判断让球胜负的标签（0: 负, 1: 胜）  
y_big_small = df['label_big_small']  
y_handicap_win = df['label_handicap_win']

分析出球队的具体整体情况

四、模型构建

from keras.models import Sequential  
from keras.layers import Dense  # 构建模型  
model = Sequential([  Dense(64, activation='relu', input_shape=(X.shape[1],)),  Dense(64, activation='relu'),  Dense(1, activation='sigmoid')  # 二分类问题使用sigmoid  
])  model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

五、模型训练与评估

# 划分训练集和测试集  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
X_train, X_test, y_train_big_small, y_test_big_small = train_test_split(X, y_big_small, test_size=0.2, random_state=42)  # 训练模型  
model.fit(X_train, y_train_big_small, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)  # 评估模型  
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test_big_small)  
print(f"Test Accuracy: {accuracy:.2f}")  # 类似地，可以训练并评估让球胜负预测模型

得出预测结果

总结

上面只是简单的介绍了大模型的实现过程，实际过程比这个复杂很多，其中特征数据就包括了球队过去的进球数、失球数、射门次数、射正次数等统计数据，不同的球队有不同的战术风格，如攻势足球、防守反击等。攻势足球风格的球队通常进球较多，而防守反击的球队则可能更加注重控制球权和减少失球，球员的当前状态对比赛结果有直接影响。状态良好的球员在比赛中更有可能发挥出色，从而增加进球的可能性。

鸣谢：AIAutoPrediction足球数据分析平台提供的足球数据分析